Des chercheurs progressent dans divers domaines, de l'intelligence artificielle à la biologie évolutive et à la santé mentale, selon des rapports récents publiés le 11 février 2026. Des études mises en avant dans Nature News et Phys.org mettent en évidence des avancées dans les simulations pilotées par l'IA, la compréhension des origines des eucaryotes et même le rôle des cellules immunitaires chez les drosophiles. Simultanément, Vox a exploré les bénéfices de la thérapie de groupe.
Une équipe de l'Université de Bayreuth a développé une méthode d'IA pour accélérer les simulations de liquides en apprenant les relations physiques fondamentales, comme l'a rapporté Phys.org. Cette nouvelle méthode pourrait accélérer considérablement ces simulations.
Dans le domaine de la biologie évolutive, une étude publiée dans Nature a corrigé les conclusions précédentes sur la relation entre les eucaryotes et les archées d'Asgard. L'article original, publié le 14 juin 2023, suggérait que les eucaryotes étaient probablement issus d'un ancêtre archéal d'Asgard. La correction impliquait de réduire l'ensemble de données des marqueurs phylogénétiques de 57 à 54 afin d'éliminer la redondance, selon Nature News.
Une autre étude, mise en avant dans Nature News, s'est concentrée sur les cellules immunitaires chez les drosophiles. Les chercheurs ont étudié comment ces cellules consomment les graisses de déchets dans le cerveau des mouches.
Au-delà de la recherche scientifique, Vox a exploré les bénéfices de la thérapie de groupe. Selon l'article, la thérapie de groupe peut être une alternative plus abordable à la thérapie individuelle. « Comme la plupart des gens, Tate avait pensé à la thérapie comme une entreprise à deux : un thérapeute fumant une pipe et un patient sur le canapé », a déclaré l'article, faisant référence à l'expérience d'un patient. « La thérapie de groupe était différente. Elle exploitait le pouvoir des nombres. »
De plus, Nature News a également présenté des recherches sur la catalyse asymétrique et les défis de l'optimisation de l'énantiosélectivité dans les réactions chimiques. L'article a discuté des difficultés de modélisation des transformations complexes en raison de données clairsemées et des limites des paramètres simples.
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